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논문 기본 정보
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- 학술대회자료
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- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 1,076 - 1,107 (32page)
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This paper considers an airline dynamic pricing problem in the presence of patient customers. Nowadays, customers behave strategically to pay lower than their willingness to pay because they know airlines are implementing dynamic pricing strategies. To capture the non-myopic characteristic, we propose a Markov decision process (MDP) including a history of offered prices as a state variable. In contrast to previous studies, distributions of customers’ properties are assumed to be unknown in advance. Deep reinforcement learning (DRL) algorithms are utilized to solve it, and the results of numerical experiments are presented to show that their performance can be improved with the proposed formulation. Comparisons between algorithms are also made to determine which can construct appropriate pricing structures for the patient and non-stationary demand. The structures of pricing policies generated from the bootstrapped deep Q-network algorithm imply that airlines should offer high and low prices alternately from the beginning of the sales period rather than increasing prices as time goes on. We also ascertain that more frequent consecutive high-priced periods can increase airlines’ revenue in environments with higher customer patience levels.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Problem description
3. Solution methods
4. Numerical experiments
5. Conclusions
References
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